## Analisis Tutupan Mangrove Taman Nasional Berbak
– Sembilang melalui Citra Landsat-8 dan Pemantauan Leaf Area Index (LAI)
Tengku Zia Ulqodry 1* , Andreas Eko Aprianto 1 , Andi Agussalim 1 , Riris Aryawati 1 , Afan Absori 2
1 Jurusan Ilmu Kelautan, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sriwijaya Jl. Palembang Prabumulih KM 32, Ogan Ilir, Sumatera Selatan 30128 Indonesia
2 Taman Nasional Berbak Sembilang Seksi II, Sumatera Selatan Tanah Pilih, Banyuasin II, Banyu Asin Regency, Sumatera Selatan Indonesia Email :  zia_uul@unsri.ac.id

## Abstract

## Mangrove Coverage Analysis of Berbak-Sembilang National Park Using Landsat-8 Imagery and Leaf Area Index Monitoring
Berbak  Sembilang  National  Park  of  South  Sumatra  Region  (BSNP  South  Sumatera)  is  the  largest mangrove ecosystem in the western part of Indonesia. Monitoring of mangrove coverage in BSNP South  Sumatera  carried  out  using  Landsat-8  imagery  data  based  on  NDVI  values  (Normalized Difference Vegetation Index) integrated with mangrove LAI  (Leaf Area Index) data. The research purpose  was  to  analyze  the  mangrove  coverage  and  mapping  the  density  of  the  mangrove vegetation canopy with the integration of remote sensing data and LAI. This research conducted field  survey  with  LAI  measurement  of  mangrove  canopy  coverage  and  integrated  with  remote sensing data to validate map. The determination and correlation coefficient of NDVI and LAI value of canopy coverage was high (R 2 = 0.69 ; r = 83.07).The results of research indicated that the overall distribution  of  the  mangrove  area  was  94,622.05  ha.  The  NDVI  image  integration  map  with  LAI resulted  in  4  mangrove  canopy  density  classes  consisted  of  rare  canopy  (688.80  ha  ;  0.73%), moderately dense canopy (1,139.55 ha ; 1.2%), dense canopy (35,003.46 ha ; 37%), and very dense canopy (57,790.20 ha ; 61.07%).
Keywords : Canopy, Leaf Area Index, NDVI, South Sumatera

## Abstrak
Taman Nasional Berbak Sembilang wilayah Sumatera Selatan (TNBS Sumsel) merupakan kawasan ekosistem  mangrove  terluas  di  wilayah  Indonesia  bagian  barat.  Pemantauan  kerapatan  kanopi vegetasi mangrove di TNBS Sumsel dilakukan menggunakan data Citra Landsat-8 berdasarkan nilai NDVI  (Normalized  Difference  Vegetation  Index)  yang  diintegrasikan  dengan  data  LAI  (Leaf  Area Index)  mangrove  di  lapangan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  tutupan  vegetasi mangrove  dan  memetakan  sebaran  kerapatan  kanopi  mangrove  dengan  integrasi  data penginderaan jauh dan LAI. Penelitian ini menggunakan metode pengolahan data survei lapangan dan hasil pengolahan citra satelit. Nilai koefisien determinasi dan korelasi antara nilai NDVI dengan nilai  LAI  tutupan  Kanopi  di  Lapangan  dikategorikan  tinggi  (R 2 =  0,69  ;  r  =  83,07).  Hasil  penelitian menunjukkan tutupan mangrove secara keseluruhan seluas 94.622,05 ha. Peta integrasi citra NDVI dengan LAI mangrove di lapangan menghasilkan 4 kelas kerapatan kanopi mangrove yakni kanopi jarang  seluas  688,80  ha  (0,73%),  kanopi  sedang  seluas  1.139,55  ha  (1,2%),  kanopi  lebat  seluas 35.003,46 ha (37%), dan kanopi sangat lebat seluas 57.790,20 ha (61,07%).
Kata kunci : Kanopi, Leaf Area Index, NDVI, South Sumatera

## PENDAHULUAN
Mangrove  memiliki  peranan  penting sebagai  komunitas  utama  di  perairan  pesisir dan pendukung utama kehidupan organisme perairan  dengan  fungsi  ekologisnya  (Ulqodry et  al .,  2014).  Indonesia  sebagai  negara kepulauan  terbesar  juga  merupakan  rumah terbesar  bagi  komunitas  mangrove  di  dunia. Seperti Kawasan mangrove lainnya di seluruh dunia,  kawasan  mangrove  di  Indonesia  juga mengalami ancaman degradasi dari tahun ke tahun  akibat  dari  aktifitas  manusia  dan perubahan global (Carugati et al ., 2018).
Salah satu kawasan mangrove terbaik di Pulau  Sumatera  adalah  di  Taman  Nasional Berbak  Sembilang  (TNBS)  wilayah  Sumatera Selatan dan merupakan kawasan mangrove terluas  di  wilayah  Indonesia  bagian  barat. Kondisi  mangrove  sebagai  ekosistem  unik  di pesisir  (Ulqodry,  2016)  senantiasa  mengalami dinamika  dari  waktu  ke  waktu.  Luasan  dan sebaran  mangrove  dapat  berubah  karena adanya  kegiatan – kegiatan  yang  dapat meningkatkan luasan mangrove serta aktivitas yang mendegradasi mangrove.
Lembaga  Internasional  JICA  ( Japan International  Cooperation  Agency )  bersama dengan pihak TNBS dan Universitas Sriewijaya telah melaksanakan kegiatan restorasi mangrove di kawasan TNBS wilayah Sumatera Selatan selama periode 2010 – 2014 (Suwignyo et  al .  2012).  Kegiatan  restorasi  mangrove tersebut  dilaksanakan  pada  tambak  yang tidak beroperasi lagi bersama – sama dengan pertumbuhan  mangrove  alami  sehingga berperan dalam perubahan luasan mangrove.  Di  lain  sisi  menurut  Sarno et  al . (2011) penyebab kerusakan maupun berkurangnya  luasan  mangrove  di  TNBS wilayah Sumsel juga masih terjadi diantaranya disebabkan  oleh  kegiatan  illegal  seperti konversi  lahan  mangrove  untuk  pembuatan tambak  ikan,  tambak  udang,  kayu  bakar, pembuatan  bagan,  keperluan  bangunan rumah  dan  pengikisan  oleh  arus  air  laut. Pembuatan  tambak  merupakan  faktor  yang dominan  bagi  degradasi  mangrove  di  TNBS wilayah Sumsel dalam skala yang lebih luas.
Pemanfaatan data spasial melalui citra satelit dapat mempermudah dan
mempercepat  dalam  berinteraksi  dengan objek  yang  terdapat  dipermukaan  bumi (Anurogo et  al .,  2018).    Salah  satu  cara pengamatan  dinamika  luasan  mangrove adalah  dengan  menggunakan  teknologi penginderaan  jauh.  Teknologi  tersebut berperan  penting  dalam  memberikan  suatu informasi tentang sebaran kerapatan mangrove di TNBS wilayah Sumsel. Pengukuran LAI ( Leaf Area Index ) di lapangan dengan areal yang luas memerlukan banyak lokasi  titik  sampling  untuk  memvalidasi  data lapangan  sehingga  waktu  dan  biaya  yang digunakan  cukup  banyak,  maka  digunakan teknik  penginderaan  jauh  menggunakan data citra satelit landsat-8.
Pemantauan kerapatan kanopi vegetasi mangrove melalui LAI menggunakan data  penginderaan  jauh  berkaitan  erat dengan  hubungan  empiris  antara  LAI lapangan yang diukur dan sensor satelit yang diamati  sebagai  respon  spektral  band  nilai reflektan. Respon spektral band penginderaan  jauh  dari  klorofil  daun  seperti indeks  vegetasi  ( NDVI ) atau  rasio  sederhana sering  digunakan  untuk  memperkirakan  LAI. Tajuk  tanaman  terdiri  dari  daun,  yang merupakan  interaksi  langsung  dari  energi matahari yang diamati oleh sistem sensor citra satelit  penginderaan  jauh  berhubungan dengan  pengukuran  LAI  di  lapangan.  LAI didefinisikan  sebagai  luas  daun  (yang diproyeksikan pada bidang datar) setiap unit luas permukaan tanah yang tertutupi kanopi pohon (Lee et al. 2003).
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh Indica et al .  (2010)  dalam memverifikasi luasan  dan  kerapatan  mangrove  di  TNBS Sumatera Selatan dengan teknik penginderaan  jauh  hanya  berdasarkan kerapatan  batang,  bukan  berdasarkan kondisi  tutupan  kanopi.  Sedangkan  sistem kerja satelit penginderaan jauh lebih kepada kondisi  tutupan  kanopi  dari  pada  kerapatan batang.  Lebih  lanjut  untuk  verifikasi  data lapangan  untuk  kondisi  kualitas  tutupan kanopi  dapat  diketahui  melalui  pengukuran nilai LAI di lapangan.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberi informasi mengenai luasan sebaran kerapatan  kanopi  mangrove  di  TNBS
Sumatera  Selatan.  Sehingga  menjadi  salah satu bahan rujukan untuk penelitian selanjutnya, maupun acuan dalam melakukan  pengambilan  kebijakan  untuk tetap  melestarikan  dalam  pengelolaan kawasan  mangrove  TNBS  wilayah  Sumatera Selatan.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tutupan vegetasi mangrove dan memetakan  sebaran  kerapatan  kanopi mangrove  di  TNBS  wilayah  Sumsel  dengan integrasi  data  penginderaan  jauh  dan  LAI. Penelitian  ini  juga  akan  menganalisis  tingkat hubungan kerapatan kanopi vegetasi mangrove  pada  citra  satelit  berdasarkan NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation Index )  dengan  kerapatan  kanopi  mangrove di lapangan berdasarkan LAI.

## MATERI DAN METODE
Penelitian  lapangan  dilaksanakan  di Taman  Nasional  Berbak  Sembilang  wilayah Sumatera  Selatan  serta  pengolahan  data citra  Landsat-8  dilakukan  di  Laboratorium Penginderaan Jauh dan SIG Kelautan Jurusan Ilmu  Kelautan  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu
Pengetahuan Alam Universitas Sriwijaya. Peta lokasi dan posisi stasiun pengamatan disajikan pada Gambar 1 dan Tabel 1.
Posisi  pengamatan  LAI  mangrove disebar di 12 titik pengamatan, dari Kawasan Bungin  di  sisi  selatan  hingga  Kawasan  Tanah Pilih  di  sisi  utara  TNBS  Sumsel.    Pengamatan bentang lahan juga dilaksanakan pada di 18 titik pengamatan lainnya, sehingga ada total 30 titik pengamatan.
Peralatan survey lapangan meliputii GPS (Global Positioning System) , Rol meter transek, meteran, Lux meter, Sabak/tabel data sheets , kamera, dan alat tulis. Bahan citra satelit yang digunakan adalah Citra Landsat 8 tahun 2017 path/row 124/61  dan  124/62.Proses  kerja pengolahan data citra antara lain: penggabungan  band,  koreksi  radiometrik, komposit band, pemotongan citra ( crooping ), klasifikasi  penutupan  lahan,  dan  dilakukan integrasi dengan data LAI lapangan.
Lokasi  pengamatan  LAI  mangrove dapat  diakses  melalui  jalur  darat  dan  ada juga yang melalui jalur sungai menggunakan
Gambar 1 .  Peta lokasi Penelitian di Taman Nasional Berbak Sembilang wilayah Sumatera Selatan
Jurnal Kelautan Tropis November 2021 Vol. 24(3):393-401
Tabel 1 . Posisi Koordinat Titik Pengamatan Leaf Area Index Mangrove di Lapangan
Stasiun Posisi Titik Koordinat Sampling Lintang Selatan Bujur Timur 1. 2.24739 104.8334 2. 2.18606 104.8865 3. 2.17597 104.8923 4. 2.17267 104.9011 5. 2.16608 104.8995 6. 2.15297 104.9017 7. 2.06869 104.6331 8. 2.02203 104.5215 9. 1.91922 104.4313 10. 1.80836 104.4456 11. 1.71533 104.5191 12. 1.6678 104.4884
speedboat.  Stasiun  yang  melalui  jalur  darat yakni stasiun 2, 3, 4, 5, dan 6 dikarenakan lokasi tersebut  berada  di  areal  tambak  dan greenbelt di sekitaran Sungai Solok Buntu dan Sungai  Barong  Kecil.  Stasiun  pengamatan yang  harus  diakses  melalui  jalur  sungai  yakni stasiun 1, 7, 8, 9, 10, 11, dan 12.
Pengukuran  dan  perhitungan  LAI didasarkan  atas  estimasi  perbandingan pancaran  radiasi  matahari  yang  menembus kanopi mangrove. LAI merupakan fungsi dari pancaran  radiasi  matahari  yang  langsung menembus kanopi vegetasi yakni perbandingan  luas  tutupan  kanopi  pohon terhadap  luas area. Transmisi radiasi matahari terhadap  kanopi  diberikan  oleh  rasio  I c /I o di mana I c = kerapatan fluks cahaya di bawah kanopi dan I o = kerapatan fluks cahaya di luar atau di atas kanopi. LAI dapat memperkirakan kondisi kerapatan kanopi mangrove berdasarkan data penginderaan jauh, karena LAI berkaitan erat dengan sensor satelit yang diamati  sebagai  spektral  band  nilai  reflaktan (Lee et al. 2003).
Nilai  LAI  mangrove  dihitung  dan dikoreksi  dengan  sudut  zenith  matahari berdasarkan rumus (Kathiresan, 2011):
LAI =
Di mana α adalah sudut zenith matahari (θ) yang  diperoleh  berdasarkan  waktu, tanggal,  posisi  lintang  dan  bujur  pada  titik lokasi  transek  kuadrat;  k  adalah kanopi koefisien untuk mangrove (0,5); I c merupakan kerapatan  fluks  cahaya  di  bawah  atau  di dalam  kanopi  mangrove;  serta  I o adalah Kerapatan  fluks  cahaya  di  atas  atau  di  luar kanopi  mangrove.  Untuk  mendapatkan  nilai sudut zenith matahari saat pengukuran LAI di lapangan  dapat  ditentukan  dari  menginput data  lintang,  bujur,  tanggal  dan  jam  ketika pengambilan  data  lapangan  tepat  di  titik lokasi  sampling  melalui  halaman  website http://solardat.uoregon.edu/SolarPositionCal culator.html
Validasi data dilakukan untuk mendapatkan  korelasi  kerapatan  mangrove citra  satelit  berdasarkan  nilai  NDVI  dengan kerapatan  kanopi  mangrove  di  lapangan melalui pemantauan LAI. Kedua data tersebut dianalisis  menggunakan  korelasi  regresi  linier sederhana  untuk  melihat  ada  tidaknya hubungan antara nilai NDVI berdasarkan citra satelit dengan kerapatan kanopi mangrove di lapangan  berdasarkan  pemantauan  LAI. Selanjutya juga dilakukan perhitungan akurasi citra  dengan  memperbandingkan  data  hasil klasifikasi citra dengan kondisi pengukuran di lapangan menggunakan metode uji ketelitian klasifikasi confussion  matrix (Purwanto et  al . 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengolahan  data  lapangan berupa  LAI  kanopi  vegetasi  mangrove, kerapatan  mangrove,  penutupan  jenis mangrove,  dan  pengolahan  data  citra kerapatan  vegetasi  mangrove  berdasarkan nilai  NDVI  disajikan  pada  Tabel  2.  Tingkat korelasi  dan analisis regresi  linear antara nilai LAI  kanopi  dengan  nilai  NDVI  disajikan  pada Gambar 2.
Hubungan  antara  nilai  LAI  lapangan dengan nilai NDVI data citra melalui uji regresi linier  didapatkan  nilai  koefisien  determinasi (R²)  sebesar  0,6906  dan  korelasi  (r)  adalah 83,07  ,  dengan  y  =  0,0467x  +  0,346.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  korelasi  antara  nilai  LAI lapangan  dengan  nilai  NDVI  data  citra memiliki  hubungan  yang  tinggi.  Semakin meningkatnya nilai NDVI citra maka nilai LAI di lapangan juga semakin meningkat, begitupun  sebaliknya  semakin  rendah  nilai NDVI  citra  maka  nilai  LAI  di  lapangan  juga semakin  rendah.  Penelitian  Ramsey  dan Jensen  (1996)  menunjukan  hasil  84%  nilai  LAI kanopi  vegetasi  mangrove  dapat  dijelaskan atau dapat dihubungkan dengan nilai NDVI. Artinya  nilai  reflektan  dari  sensor  satelit  yakni kanal 4 dan kanal 5 (Red dan Near Infrared) yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  NDVI
berkaitan  erat  dengan  nilai  reflektan  kanopi lapangan.  Semakin  lebat  tutupan  kanopi maka nilai LAI dan nilai NDVI berbanding lurus terhadap  kondisi  kerapatan  tutupan  kanopi vegetasi mangrove.
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Green dan Clark (2004) menunjukkan bahwa keakuratan  prediksi  nilai  LAI  dan  presentase tutupan  kanopi  dengan  menggunakan  tiga jenis citra, salah satunya yakni menggunakan citra Landsat dengan hasil sebesar 71% untuk nilai  LAI,  dan  65%  untuk  nilai  tutupan kanopi. Hasil  prediksi  tersebut  tidak  berbeda  jauh dengan  hasil  dalam  penelitian  ini.  Hasil  data citra  lainnya  dalam  penelitian  Green  dan Clark  (2004)  menunjukkan  nilai  koefisien determinasi  kedua  parameter  sebesar  (R²) 0,74  dengan  menggunakan  citra  SPOT  XS sebanyak 29 titik lokasi survei lapangan.
Tingginya  nilai  koefisien  determinasi kedua  parameter  tersebut  sangat  relevan dengan  pernyataan  Ramsey  dan  Jensen (1996)  yang  menyatakan  bahwa  nilai  LAI dapat dihubungkan atau mempunyai korelasi baik dengan menggunakan analisis nilai NDVI. Berdasarkan  nilai  reflektan  kanal  merah  dan kanal  inframerah  dekat  yang  berhubungan langsung  dengan  spektral  tutupan  kanopi vegetasi mangrove.
Tabel 2 . Nilai NDVI Citra dan Data LAI Lapangan
Stasiun Koordinat Analisis NDVI Citra Analisis LAI Lapangan Lintang Selatan Bujur Timur NDVI* Kategori* LAI + 1 2,2473 104,833 0,693 Rapat 7,285 2 2,186 104,886 0,761 Rapat 8,502 3 2,1759 104,892 0,707 Rapat 7,375 4 2,1726 104,901 0,719 Rapat 6,231 5 2,166 104,899 0,693 Rapat 7,699 6 2,1526 104,901 0,692 Rapat 7,151 7 2,0686 104,633 0,756 Rapat 9,379 8 2,0223 104,521 0,632 Rapat 5,135 9 1,9192 104,431 0,768 Rapat 8,346 10 1,8083 104,445 0,716 Rapat 8,226 11 1,7148 104,518 0,725 Rapat 9,223 12 1,6678 104,488 0,444 Rapat 4,342
Sumber : * = Hasil Analisis Citra NDVI (kategori berdasarkan Departemen Kehutanan, 2005 dalam Faturrohman, 2013); + = Data Hasil Lapangan

## Gambar 2 . Grafik korelasi nilai NDVI citra dengan nilai LAI lapangan
Hasil penelitian ini selanjutnya dilakukan uji  akurasi  ketelitian  pemetaan  dengan membuat matrik kesalahan ( confusion matrix ) yaitu  antara  data  klasifikasi  kerapatan  citra satelit dengan data hasil survei lapangan nilai LAI  tutupan  kanopi.  Hasil  tingkat  akurasi perhitungan  matrik  kesalahan  pada  tabel  di atas bahwa integrasi  citra  satelit dari hasil uji regresi linier antara kerapatan mangrove nilai NDVI  dengan  nilai  LAI  tutupan  kanopi  di lapangan sebesar 91,33%.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tersebut bahwa  tingkat  akurasi  sebaran  kerapatan vegetasi  mangrove  menggunakan  metode survei  lapangan  dengan  nilai  LAI  tutupan kanopi  memiliki  tingkat  kepercayaan  dan keakurasian yang baik. Hal ini berarti peta dari hasil  penelitian  ini  dapat  dipergunakan sebagai  bahan  acuan  ketika  dilakukan monitoring maupun digunakan dalam pengambilan  kebijakan  kawasan TNBS Sumatera Selatan.
Pada  peta  sebaran  kerapatan  kanopi vegetasi  mangrove  hasil  dari  integrasi  nilai NDVI citra dan nilai LAI lapangan menunjukkan  bahwa  kerapatan  kanopi  di Taman  Nasional  Berbak – Sembilang  bagian Sumatera  Selatan  memiliki  tingkat  kerapatan sangat lebat (61,07%), kerapatan kanopi lebat (37%),  kerapatan  kanopi  sedang  (1,2%),  dan kerapatan  kanopi  jarang  (0,73%).  Hasil  kelas kerapatan  kanopi  mangrove  beserta  luasan perkelas kerapatan ditampilkan pada Tabel 3 dan Gambar 3.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  kondisi mangrove di TNBS Sumatera Selatan memiliki tutupan kanopi yang sangat baik, ditunjukkan dengan  kerapatan  lebat  dan  sangat  lebat yang  paling  mendominasi  dengan  total sebesar 98,07%. Kondisi pengamatan lapangan  juga  menunjukan  kawasan  ini memiliki vegetasi mangrove yang rapat, dan pohon  berukuran  besar  dengan  tutupan kanopi yang lebat. Hal ini memberi arti bahwa vegetasi  mangrove  TNBS  Sumatera  Selatan harus  dijaga  kelestariannya,  mengingat pentingnya  vegetasi  mangrove  dalam menjaga  keseimbangan  ekosistem  daerah pesisir.
Luasan  mangrove  di  TNBS  Sumatera Selatan berdasarkan hasil integrasi NDVI citra satelit  tahun  2017  dan  pemantauan  LAI lapangan  adalah  seluas  94.622,05  ha.  Hasil analisis  ini  menunjukan  bahwa  telah  terjadi penambahan luasan mangrove pada kawasan TNBS Sumatera Selatan, yakni pada tahun 2009 hanya seluas 83.447,23 ha (Indica et  al .,  2010).  Penambahan  luasan  mangrove selain  karena  adanya  kegiatan  restorasi  dan rehabiltasi  mangrove  yang  dilakukan  sejak tahun 2011, juga karena adanya penambahan  luasan  area  TNBS  yang ditetapkan  berdasarkan  atas  Keputusan Menteri  Kehutanan  Nomor  :  SK.886/Menhut- II/2014
(Lampiran
Keputusan
Menteri
Kehutanan  Nomor:  SK.454/MENLHKII/SETJEN/ PLA.2/6/2016 Tanggal 17 Juni 2016).

## Jurnal Kelautan Tropis November 2021 Vol. 24(3):393-401
Tabel 3 . Interval Kelas Tutupan Kanopi dan Luas tutupan Kanopi Mangrove TNBS Sumatera Selatan
No. LAI Kategori Tutupan Kanopi Luas (ha) Presentase % 1. 0,0 – 4,4278 Kanopi Jarang 688,80 0,73 2. 4,4278 – 6,4578 Kanopi Sedang 1.139,55 1,2 3. 6,4578 – 8,4733 Kanopi Lebat 35.003,46 37 4. 8,4733 – 10,4 Kanopi Sangat Lebat 57.790,24 61,07 Jumlah 94.622,05 100
Gambar 3 .  Peta Sebaran Tutupan Kanopi Mangrove di Taman Nasional Berbak – Sembilang Wilayah Sumatera Selatan
Sebaran  kerapatan  kanopi  vegetasi mangrove  kawasan  TNBS  wilayah  Sumatera Selatan yang disajikan pada Gambar 3 juga mengindikasikan  masih  adanya  tutupan kanopi yang jarang. Kanopi mangrove jarang terdapat  terutama  di  kawasan  Desa  Tanah Pilih, dan areal bekas tambak di Semenanjung Banyuasin.  Kondisi  kerusakan  mangrove karena  tambak  merupakan  hal  yang  sering dijumpai di Indonesia termasuk di kwasan TNBS Sumatera  Selatan.  Menurut  Giri et  al .  (2011), aktifitas  tambak  merupakan  penyebab terbesar  degradasi  mangrove  di  Indonesia baik itu di Jawa, Sumatera hingga Kalimantan.
Desa  Tanah  Pilih  merupakan  kawasan yang  banyak  dijumpai  mangrove  jenis Nypa fruticans dan  juga  banyak  dijumpai  semak belukar.  Areal  Seksi  Pengolahan  Taman
Nasioanl  II  (SPTN  II)  yang  berada  di  Pulau Alagantang  juga  dijumpai  vegetasi  non mangrove  jenis  konifer  dan  semak  belukar. Meskipun  begitu,  secara  keseluruhan  Pulau Alagantang  khususnya  di  sisi  dalam  memiliki kondisi  mangrove  dengan  tutupan  kanopi lebat dan sangat lebat. Hasil yang mencolok untuk kanopi sangat lebat dijumpai juga pada areal  SPTN  I  kawasan  Sungai  Bungin,  Sungai Apung,  dan  Sungai  Solok  Buntu.  Sedangkan pada  kawasan greenbelt Semenanjung Banyuasin  termasuk  kedalam  kelas  kanopi rapat.  Kawasan  greenbelt  tersebut  banyak dijumpai  mangrove  jenis Avicennia .  Sebaran kanopi  sedang  hanya  sebagian  kecil  yang terdapat  di  TNBS  wilayah  Sumatera  Selatan yakni  berada  dibagian  utara  Semenanjung Banyuasin (SPTN I) mangrove yang dijumpai N. fruticans dan Avicennia. Kanopi sedang juga
terdapat  di  muara  Sungai  Bungin,  Muara Sungai  Barong  karena  terjadi  penambahan mangrove  secara  alami,  mangrove  tersebut yang  dijumpai  yakni  jenis  Avicennia. Mangrove  dari  kelompok  Avicennia  dan Rhizophora adalah genus yang mendominasi hampir  di  seluruh  Kawasan  TNBS  Sumatera Selatan (Ulqodry et al ., 2020). Genus Avicennia terdiri  dari  8  spesies  merupakan  kelompok mangrove  pionir  yang  tumbuh  di  zona intertidal  dan  muara  sungai  di  daerah  tropis dan  beriklim  sedang  yang  membentang  di seluruh dunia (Thatoi et al ., 2016; Nguyen et al ., 2020).
Kondisi  mangrove  TNBS  Sumatera Selatan yang masih terjaga dengan baik dan tutupan  kanopi  yang  luas  masih  menjadikan kawasan ini sebagai area mangrove terbesar di  Indonesia  wilayah  barat.  Mangrove  TNBS diharapkan terus berkontribusi secara ekologi dan  ekonomi  bagi  Kawasan  pesisir  timur Sumatera Selatan.

## KESIMPULAN
Luasan  mangrove  di  Taman  Nasional Berbak Sembilang Wilayah Sumatera Selatan adalah 94.622,05 ha. Hasil integrasi Citra Satelit Landsat  8  dengan  nilai  LAI  lapangan didapatkan  kerapatan  kanopi  mangrove kanopi jarang seluas 688,80 ha (0,73%), kanopi sedang seluas 1.139,55 ha (1,2%), kanopi lebat seluas  35.003,46  ha  (37%),  dan  sangat  lebat seluas  57.790,20  ha  (61,07%).  Koefisien determinasi  dan  tingkat  kerapatan  kanopi mangrove  berdasarkan  nilai NDVI Citra Landsat  8  dengan  nilai  LAI  di  lapangan memiliki  tingkat  hubungan  yang  tinggi  (R 2 = 0,69 ; r=83,07). Tingkat akurasi pemetaan untuk kerapatan kanopi mangrove  yang dihasilkan sebesar 91,66%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada Rektor Universitas Sriwijaya yang telah membiayai  penelitian  ini  melalui  Anggaran DIPA
Badan
Layanan Umum
No.
023.17.2.677515  serta  kepada  Kantor  Balai Taman  Nasional  Berbak-Sembilang  atas kerjasama  yang  baik  selama  penelitian dilaksanakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anurogo,  W.,  Lubis,  M.Z.,  Khakim,  N., Prihantarto,  W.J.,  &  Cannagia,  L.R.  2018. Pengaruh pasang surut terhadap dinamika perubahan hutan mangrove di kawasan  Teluk  Banten. Jurnal  Kelautan , 11(2):130-139. doi: 10.21107/jk.v11i2.3804
Carugati, L., Gatto, B., Rastelli, E.  Martire, ME.,
Coral, C., Greco, S. & Danovaro, R . 2018. Impact of mangrove forests degradation on biodiversity and ecosystem functioning. Scientific  Report, 8(1):1-11. doi: 10.1038/s41598-018-31683-0 Fathurrohmah, S. 2013. Aplikasi penginderaan jauh untuk pengelolaan Hutan Mangrove sebagai  salah  satu  sumberdaya  wilayah pesisir . Seminar Nasional Pendayagunaan Informasi  Geospatial  untuk  Optimalisasi Otonomi Daerah 2013, Fakultas Geografi: Universitas Gadjah Mada.
Giri, C., Ochieng, E., Tieszen, L.L., Zhu, Z., Singh,
A.,  Loveland,  T.,  Masek,  J.  &  Duke,  N.,. 2011. Status and distribution of mangrove forests  of  the  world  using  earth observation satellite data. Global Ecology and  Biogeography ,  20(1):154-159. doi: 10.1111/j.1466-8238.2010.00584.x
Green,  E.,  &  Clark,  C.  2004.  Assessing Mangrove  Leaf  Area  Index  and  Canopy Closure. REMOTE  SENSING  Handbook  for Tropical Coastal Management .
Environment and Development in Coastal Regions  and  in  Small  Islands,  UNESCO. Paris, Perancis.
Indica  M.,  Ulqodry,  T.Z.  &  Hendr,i  M.  2010. Perubahan  Luasan  Mangrove  dengan Menggunakan Teknik Penginderaan jauh di Taman Nasional Sembilang Kabupaten Banyuasin  Sumatera  Selatan. Maspari Journal, 2(1):77-81.
Kathiresan,  K.  2011.  Methods  of  studying Mangrove.  Chapter  3.4  in  International Training  Course  of  Mangrove  Biodiversity and  Ecosystems  Center  of  Advanced Studies  in  Marine  Biology  Annamalai University, India 05-19 Oktober 2011.
Lee,  K.S.,  Park,  Y.I.,  Kim,  S.H.,  Park,  J.H.,  Woo, C.S.  &  Jang,  K.C . 2003.  Remote  Sensing Estimation  of  Forest  Lai  in  Close  Canopy Situation. Department  of  Geoinformatic Engineering 253  Yonghyung-dong,  Nam- gu, Incheon 401-751. Inha University. South Korea.
Nguyen,  L.T.M.,  Hoang,  H.T.,  Ta,  H.V.,  &  Park,
P.S. 2020. Comparison of Mangrove Stand Development  on  Accretion  and  Erosion Sites in Ca Mau, Vietnam. Forests , 11:1-16. doi: 10.3390/f11060615 Purwanto, A.D., Asriningrum, W., Winarso, G., & Parwati,  E.  2014.  Analisis  Sebaran  dan Kerapatan  Mangrove  menggunakan Citra  Landsat  8  di  Segara  Anakan,
Cilacap. Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2014. Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh – LAPAN. Jakarta. Ramsey,  E.  &  Jensen,  J.R.  1996.  Remote Sensing  of  Mangrove  Wetlands:  Relating Canopy  Spectra  to  Site-Specific  Data.
Photogrammetric Engineering and
Remote Sensing , 62(8):939 – 948.
Sarno, Suwignyo, R.A., Ulqodry, T.Z., Munandar,
Halimi, E.S., Miyakawa, H., & Tatang. 2011. Degradasi  dan  Pertumbuhan  Mangrove pada Lahan Bekas Tambak di Solok Buntu Taman  Nasional  Sembilang  Sumatera Selatan .  Bidang Ilmu-Ilmu Pertanian BKS- PTN.  Universitas  Sriwijaya  Sumatera Selatan, Japan International Cooperation
Agency Jakarta, Taman Nasional
Sembilang Sumatera Selatan.
Suwignyo, R.A., Ulqodry, T.Z., Sarno, Miyakawa, H.,  &  Tatang.  2012.  Mangrove  Plant Condition  in  the  Greenbelt  Area  of Banyuasin Peninsula, Sembilang National
Park,  South  Sumatra,  Indonesia  and  Its Restoration  Plan. Chiang  Mai  University Journal  of  Natural  Sciences, 11(1
Special):123-134 Thatoi, H., Samantaray, D & Das, S.K. 2016. The genus Avicennia ,  a  pioneer  group  of dominant  mangrove  plant  species  with potential medicinal values: a
review, Frontiers  in  Life  Science , 9(4):267- 291. doi: 10.1080/21553769.2016.1235619 Ulqodry,  T.Z.,  Suganda,  A.,  Agussalim,  A., Aryawati,  R.,  &  Absori.  A.  2020.  Estimasi serapan karbon mangrove melalui proses fotosintesis  di  Taman  Nasional  Berbak- Sembilang. Jurnal  Kelautan  Nasional , 15(2):77-84. doi: 10.15578/jkn.v15i2.9157 Ulqodry, T.Z., Matsumoto, F., Okimoto, Y., Nose, A.  &  Zheng,  S.H.  2014.  Study  on photosynthetic responses and chlorophyll fluorescence  in Rhizophora  mucronata seedlings  under  shade  regimes. Acta Physiologiae  Plantarum, 36:1903 – 1917. doi: 10.1007/s11738-014-1566-0
Ulqodry,  T.Z.,  Nose,  A.  &  Zheng,  S.H.  2016.  An improved  method  for  the  simultaneous determination  of  photosynthetic  O 2 evolution  and  CO 2 consumption  in Rhizophora mucronata leaves. Photosyn- thetica, 53:152-157. doi:  10.1007/s11099- 015-0166-6